디지털 트윈의 확장되는 지평: 산업 혁신 및 혁신 지원
디지털 트윈은 물리적 객체, 프로세스 또는 서비스의 디지털 표현입니다. 디지털 트윈은 제트 엔진과 같은 물리적 세계에 있는 객체의 디지털 사본이거나 건물과 같이 더 큰 항목일 수도 있습니다. 물리적 자산뿐만 아니라 디지털 트윈 기술은 프로세스가 어떻게 수행될지 예측하기 위해 데이터를 수집하기 위해 프로세스를 복제하는 데 사용될 수 있습니다. 본질적으로 디지털 트윈은 실제 세계의 데이터를 사용하여 프로세스 또는 제품의 동작을 시뮬레이션하는 컴퓨터 프로그램입니다.
모델링: 인공지능(AI)과 자산의 운영 데이터를 사용하여 정확하게 복사하는 물리적 자산의 작업을 가상으로 보여줍니다. 디지털 트윈은 현실 세계의 가치와 디지털 세계의 관리 기능 간의 인터페이스입니다.
모니터링: 실제 상황 자체가 모든 것을 가장 잘 나타냅니다.
예측: 예측 단계의 목표는 가능한 기회를 식별하고 조기에 시정 조치를 시작하는 것입니다.
최적화: 작업을 보다 효율적으로 만들기 위해
디지털 트윈의 다양한 유형:
디지털 트윈 시장 동향:
다음은 산업에서 중요한 역할을 할 수 있는 몇 가지 시장 동향입니다.
자산 최적화는 디지털 트윈 기술의 큰 이점을 얻을 수 있습니다. 더 많은 기업이 디지털 트윈을 채택함에 따라 산업 사물 인터넷(IIoT), 시맨틱 기술, 증강 현실, 인공 지능(AI)을 포함한 새로운 기술이 디지털 트윈 연구에 사용되고 있습니다. 이는 새로운 기술 발전의 시작이 될 수 있습니다. 사물 인터넷(IoT의 디지털 트윈) 및 클라우드 배포 플랫폼의 증가 추세로 인해 디지털 트윈에 대한 수요는 향후 몇 년 동안 건전한 속도로 증가할 것으로 예상됩니다.
디지털 트윈의 미래:
기존 운영 모델은 분명히 큰 변화를 겪고 있습니다. 투자 부문은 자산, 기계, 시설 및 프로세스에 대한 통합된 물리적 및 디지털 그림을 필요로 하는 중요한 디지털 혁명을 겪고 있습니다. 디지털 트윈은 이러한 변화에서 중요한 역할을 합니다. 디지털 트윈은 끊임없이 증가하는 일반 지능과 함께 사용되기 때문에 거의 무한한 미래를 가지고 있습니다. 디지털 트윈은 항상 새로운 지식과 재능을 습득하므로 제품을 개선하고 생산성을 향상시키는 데 필요한 통찰력을 계속 생성할 수 있습니다. 비즈니스에 대한 이러한 지식은 빠른 제품 제공, 더 높은 품질의 데이터, 더 빠른 개발 등을 의미합니다. NLP(자연어 처리), 객체 시각 인식, 음향 분석 및 신호 처리를 포함한 기타 고급 기술은 디지털 트윈 모델링과 결합될 때 인간의 직관을 뛰어넘습니다.
결론:
오늘날 사회에서 기술은 거의 믿을 수 없을 정도로 빠른 속도로 발전하고 있습니다. 자동화된 기능은 인공 지능의 결과로 크게 발전하고 있습니다. 기술 발전은 자산 최적화 분야에서 우리가 예상하는 것보다 더 빠르게 일어나고 있습니다. 기술이 기업 프로세스에서 더욱 중요해짐에 따라 더 많은 부문에서 디지털 트윈 기술을 사용하고 있습니다. 건설, 석유 및 광물 개발, 발전, 제조, 항공 우주, 의료 및 소매는 점점 더 많은 혜택을 누리고 있는 산업 중 일부에 불과합니다.
작성자: Sakshi Gupta